PL
 |
EN
Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 15

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Głębokie uczenie do korekcji fazy sygnałów GMSK w rzeczywistym środowisku wewnątrzbudynkowym
100%
Olejniczak A. , Sadowski J.
Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne
|
2024
|
tom nr 4
125--128
PL
Niniejszy artykuł prezentuje zastosowanie modelu głębokiej sieci neuronowej do estymacji średniego odchylenia fazy sygnałów odebranych i jest elementem badań obejmujących szersze zagadnienie, jakim jest odbiór sygnałów GMSK wspomagany uczeniem maszynowym. Analiza pozwoliła potwierdzić wysoką skuteczność sieci neuronowej, a wyniki obejmowały kanały ETU i EPA oraz dane pomiarowe zebrane w rzeczywistym środowisku wewnątrzbudynkowym. Rozwiązanie porównano z klasycznymi metodami estymacji średniego odchylenia fazy.
EN
The given paper presents the application of a deep neural network for phase rotation estimation and is part of a study covering the wider issue of GMSK signal reception based on machine learning. The analysis confirmed the high efficiency of the neural network, including ETU and EPA channels and measurement data collected in a real indoor environment. The proposed solution was compared with classical methods for the estimation of mean phase rotation.
2
Detekcja warunków LOS i NLOS w środowisku wewnątrzbudynkowym przy użyciu algorytmu głębokiego uczenia
80%
Olejniczak A. , Cwalina K. , Rajchowski P. , Sadowski J.
Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne
|
2019
|
tom nr 6
353--357, CD
PL
W środowisku wewnątrzbudynkowym występuje wiele czynników negatywnie wpływających na transmitowane sygnały. Niniejszy artykuł przedstawia metodę opartą na koncepcji głębokich sieci neuronowych, służącą do detekcji warunków LOS i NLOS w środowisku wewnątrzbudynkowym. Algorytm opracowany i przetestowany został na podstawie pomiarów sygnałów UWB przeprowadzonych w rzeczywistym środowisku wewnątrzbudynkowym.
EN
Due to many obstacles occurrence and multipath propagation problem among harsh, indoor environment, the transmitted signal may be easily affected and thus deteriorated. The given paper presents an algorithm based on neural network and deep learning concept to efficiently detect the LOS and NLOS conditions. It was realized and tested within real-world, indoor environment.
3
Analiza efektywności metod głebokiego uczenia w odbiorze sygnałów GMSK
80%
Olejniczak A. , Cwalina K. K. , Sadowski J. , Stefański J.
Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne
|
2022
|
tom nr 4
441--444
PL
Sztuczna inteligencja odnajduje coraz szersze zastosowanie we współczesnej radiokomunikacji, choć głównie w ujęciu badawczym. Niniejszy artykuł przedstawia przegląd i ewaluację metod z obszaru głębokiego uczenia umożliwiających detekcję sygnałów z modulacją GMSK (ang. Gaussian Minimum Shift Keying) w kanale AWGN. Badane modele porównane zostały z optymalnym detektorem pracującym zgodnie z regułą największej wiarygodności MLSE (ang. Maximum Likelihood Sequence Estimation), a miarą oceny efektywności była bitowa stopa błędu.
EN
Artificial intelligence dynamically enters the realm of radiocommunication, however, mainly in the scientific context. The paper presents evaluation of the deep learning (DL) models for Gaussian Minimum Shift Keying (GMSK) signal demodulation in AWGN channel. The proposed DL methods were compared with optimal Maximum Likelihood Sequence Estimation (MLSE) detector based on Bit Error Rate (BER) metric.
4
Analiza skuteczności detekcji sygnałów GMSK w kanale z propagacją wielodrogową przy użyciu metod głębokiego uczenia
80%
Olejniczak A. , Cwalina K. K. , Sadowski J. , Stefański J.
Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne
|
2023
|
tom nr 4
232--235
PL
Odbiór sygnałów radiowych w środowisku wewnątrzbudynkowym jest istotnym problemem współczesnej radiokomunikacji. W celu zwiększenia skuteczności istniejących metod odbioru radiowego coraz częściej wykorzystuje się narzędzia z obszaru uczenia maszynowego. Niniejszy artykuł prezentuje analizę skuteczności głębokiej sieci neuronowej w odbiorze sygnałów GMSK w kanale z zanikami i propagacją wielodrogową. Prezentowane wyniki porównane zostały z klasycznym detektorem MLSE, a miarą skuteczności była bitowa stopa błędów.
EN
Receiving radio signals in an indoor environment is an important aspect of modern radio communication. In order to increase the effectiveness and reliability of the existing reception solutions, tools from the field of machine learning are increasingly used. This article presents an analysis of the effectiveness of a deep neural network in reception of GMSK signals in the multipath, fading channel. The presented results were compared with the classical MLSE detector and the measure of effectiveness was the bit error rate.
5
Estymacja i analiza stanu kanału radiowego interfejsu LTE na potrzeby realizacji heterogenicznego algorytmu multilink z użyciem głębokiego uczenia
70%
Cwalina K. K. , Błaszkiewicz O. , Olejniczak A. , Rajchowski P. , Sadowski J.
Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne
|
2022
|
tom nr 4
486--491
PL
W niniejszym artykule przedstawiono estymację i analizę stanu kanału radiowego dla interfejsu LTE na potrzeby realizacji heterogenicznego algorytmu trasowania przesyłanych pakietów pomiędzy dostępnymi interfejsami radiowymi. Udowodniono przydatność i zwiększenie efektywności predykcji metryki BLER opracowanego modelu głębokiego uczenia względem modelu liniowego. Przedstawiono także metodykę oraz przeanalizowano istotność parametrów wejściowych uzyskanego modelu głębokiego uczenia.
EN
In the article the performed estimation and analysis of the radio channel state for the LTE air interface for the implementation of a heterogeneous algorithm for routing the transmitted packets between available radio interfaces is presented. The usefulness and an efficiency increase of the BLER metric prediction of the developed deep learning model in relation to the linear model were proven. The methodology and the significance of the input parameters of the obtained deep learning model was also analyzed and presented.
6
Analiza wpływu zależności czasowych na skuteczność identyfikacji warunków LOS i NLOS przy użyciu uczenia maszynowego
70%
Olejniczak A. , Błaszkiewicz O. , Cwalina K. K. , Rajchowski P. , Sadowski J.
|
2020
|
tom nr 7-8
174--179, CD
PL
Identyfikacja warunków LOS i NLOS jest istotna z punktu widzenia utrzymania jakości świadczonych usług telekomunikacyjnych, szczególnie w środowisku wewnątrzbudynkowym. Z uwagi na dynamiczny rozwój metod z obszaru AI (Artificial Intelligence) niniejszy artykuł przedstawia porównanie dwóch najpopularniejszych modeli, tj. głębokiej sieci neuronowej oraz sieci z pamięcią LSTM (Long Short-Term Memory) do identyfikacji warunków bezpośredniej widoczności LOS i NLOS w środowisku wewnątrzbudynkowym dla scenariuszy dynamicznych.
EN
LOS and NLOS classification is essential in reference to quality and reliability of the telecommunication services, especially considering an indoor environment. Due to rapid development of the methods within AI (Artificial Intelligence) area, the given paper compares two, most popular, machine learning methods, i.e. deep neural network and LSTM (Long Short-Term Memory) network for the direct visibility of the two antennas conditions identification based on the indoor, dynamic measurement scenarios.
7
Analiza warunków propagacyjnych w wewnątrzbudynkowych oraz zewnątrzbudynkowych sieciach NB-IoT
70%
Rajchowski P. , Sadowski J. , Błaszkiewicz O. , Cwalina K. K. , Olejniczak A.
|
2020
|
tom nr 7-8
180--183, CD
PL
Jedno z głównych założeń sieci Internetu Rzeczy – Internet of Things (IoT) przewiduje ich rozmieszczanie w nietypowych lokalizacjach, z punktu widzenia utrudnionej propagacji sygnałów radiowych. W niniejszym artykule analizie poddano, obserwowane w środowisku wewnątrzbudynkowym w obszarze piwnicy, zwiększone tłumienie sygnałów radiowych. Przeprowadzone badania są odpowiedzią na widoczny wzrost popularności wąskopasmowych sieci IoT (NB-IoT) korzystających z zasobów sieci LTE (Long Term Evolution) i wymaganą oceną środowiska ich pracy.
EN
The Internet of Things (IoT) networks concept implies their presence in a various and untypical locations, usually with a disturbed radio signals propagation. In the presented paper an investigation of an additional path loss observed in an underground environment is described. The proposed measurement locations correspond to the operation areas of rapidly growing narrowband IoT (NB-IoT) networks, the ones using the Long Term Evolution (LTE) network resources.
8
Zastosowanie głebokiego uczenia do określania warunków LOS/NLOS w ultraszerokopasmowych radiowych sieciach WBAN
70%
Cwalina K. K. , Rajchowski P. , Błaszkiewicz O. , Olejniczak A. , Sadowski J.
Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne
|
2019
|
tom nr 6
473--478, CD
PL
W niniejszym artykule przedstawiono zastosowanie głębokiego uczenia do określania warunków bezpośredniej widoczności LOS/NLOS w ultraszerokopasmowych radiowych sieciach WBAN. Zaproponowano głęboką, jednokierunkową sieć neuronową, której efektywność działania sprawdzono na podstawie danych pomiarowych w rzeczywistym wewnątrzbudynkowym środowisku propagacyjnym. Uzyskane wyniki jednoznacznie udowadniają zasadność stosowania zaproponowanej metody głębokiego uczenia w radiowych sieciach WBAN.
EN
In the article the use of deep learning to determine the LOS/NLOS conditions in ultra wideband WBANs is presented. A deep feedforward neural network, which effectiveness has been checked on the basis of measurement data in an indoor environment, has been proposed. The obtained results clearly prove the validity of the proposed deep learning method in WBANs.
9
Analiza sposobu doboru zbiorów uczących metody głębokiego uczenia do określania warunków LOS i NLOS w radiowych sieciach BAN
70%
Cwalina K. K. , Olejniczak A. , Błaszkiewicz O. , Rajchowski P. , Sadowski J.
|
2020
|
tom nr 7-8
169--173, CD
PL
W niniejszym artykule przeprowadzono analizę wpływu zaników szybkozmiennych w zbiorach uczących na uzyskiwaną efektywność proponowanej metody głębokiego uczenia do określania warunków LOS i NLOS w ultraszerokopasmowych radiowych sieciach BAN. Przedstawiono zrealizowane scenariusze pomiarowe w dwóch środowiskach wewnątrzbudynkowych. Określono, że możliwe jest uzyskanie efektywności klasyfikacji na poziomie 99,6% niezależnie od scenariusza pomiarowego, a także wykazano, że składowa zaników szybkozmiennych ma znaczący wpływ na metodę doboru zbioru danych uczących i skuteczność głębokiego uczenia.
EN
In the article the impact of fast fading occurrence in learning datasets on the efficiency of the proposed deep learning approach for determining LOS and NLOS conditions in ultra-wideband BANs is investigated. Performed measurement scenarios in two indoor environments are presented. It was determined that it is possible to achieve up to 99.6% classification efficiency regardless of the measurement scenarios. In addition it has been shown that the fast fading component has a significant impact on the selecting learning datasets method and the classification efficiency of the proposed deep learning approach.
10
Minimalizacja błędu estymaty położenia obiektu przez redukcję błędów radiowych pomiarów odległości
70%
Błaszkiewicz O. , Cwalina K. K. , Olejniczak A. , Rajchowski P. , Sadowski J.
|
2020
|
tom nr 6
99-104
PL
Utrzymująca się popularność modułu radiowego DWM1000 firmy DecaWave do zastosowań lokalizacyjnych przyczyniła się do przeprowadzenia analizy wpływu błędów radiowych pomiarów odległości na dokładność estymaty położenia lokalizowanego obiektu. W badaniach skupiono się na analizie błędów radiowych pomiarów odległości dla węzłów oddalonych od siebie w zakresie od kilkudziesięciu centymetrów do dziesięciu metrów. Ze względu na błąd rzędu dziesiątek centymetrów dla bliskich odległości pomiędzy węzłami, tj. 0,5 m – 4 m, zaproponowano nieliniowy model korekty błędów zależny wyłącznie od wartości radiowych pomiarów odległości i porównano go z modelem korekty zaproponowanym przez firmę DecaWave. Model korekty opracowano na podstawie pomiarów przeprowadzonych w środowisku wewnątrzbudynkowym.
EN
Lasting popularity of DWM1000 radio module, DecaWave manufacturer, for localization purposes contributed to perform analysis the influence of radio distance measurements errors on object position estimation. In the research focuses on analysis of the radio distance measurements errors for nodes spaced in the range from tens of centimeter to ten meters. Due to tens of centimeters errors for proximity of the nodes, i.e. 0.5 m – 4 m, nonlinear model of errors correction, based only on radio distance measurements, was proposed and compared with existing DecaWave correction method. Model of correction was developed based on real indoor measurements.
11
Definiowany programowo uniwersalny interfejs radiowy inteligentnych urządzeń internetu rzeczy
61%
Błaszkiewicz O. , Magiera J. , Olejniczak A. , Rajchowski P. , Sadowski J. , Ambroziak S. J. , Cwalina K.
Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne
|
2021
|
tom nr 5
131--135
PL
Intensywny wzrost liczby urządzeń komunikujących się ze sobą na dużym obszarze wymaga opracowywania i realizacji rozwiązań systemowych. Z tego względu organizacja 3GPP zdefiniowała wąskopasmowy interfejs radiowy NB-IoT (Narrowband Internet of Things), będący podsystemem LTE (Long Term Evolution) na potrzeby zastosowań IoT niewymagających dużych przepływności. W artykule przedstawiono charakterystykę systemu NB-IoT, a także koncepcję i sposób realizacji opracowywanego definiowanego programowo, uniwersalnego, sprzętowo-programowego frameworku wraz z laboratoryjnym środowiskiem badawczo-pomiarowym. W aktualnym etapie prac zaimplementowano większość warstwy fizycznej łącza w dół i w górę oraz wybrane elementy sterowania dostępem do medium transmisyjnego, które zweryfikowano z użyciem testera radiowego.
EN
An intensively growing number of devices with ability to communicate with each other on a wide area implies the development and implementation of system solutions. Therefore, the 3GPP has defined the NB-IoT (Narrowband Internet of Things) radio interface as the LTE (Long Term Evolution) subsystem for IoT applications that do not require high throughput. In the article the characteristic of the NB-IoT, as well as the design and implementation of the software-defined universal hardware-software framework, along with laboratory research and measurement environment were presented. At the current stage of works, most of the uplink and downlink physical layer has been implemented, as well as selected elements to control the access to the transmission medium. Moreover, they were verified by using the radio tester.
12
Strefa bliska anten w zastosowaniach radiolokalizacyjnych
61%
Błaszkiewicz O. , Cwalina K. , Kosz P. , Olejniczak A. , Rajchowski P. , Sadowski J. , Stefański J.
Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne
|
2019
|
tom nr 6
230--232, CD
PL
W artykule omówiono problem nieliniowej zależności fazy pola elektrycznego od odległości w bezpośrednim sąsiedztwie anten nadajników stacji odniesienia w systemach radiolokalizacyjnych i radionawigacyjnych. Nieskompensowana nieliniowość, a nawet niemonotoniczność zależności fazy może powodować systematyczne błędy estymacji położenia obiektów. W niektórych rozwiązaniach wpływ tej nieliniowości może być widoczny nawet w odległościach wielokrotnie większych od przyjętej granicy strefy bliskiej anteny.
EN
The given paper describes a problem of nonlinear relationship between a phase of an electrical field and a distance between antennas mutually located in their near field. As the mentioned problem pertains to radiolocation and radio navigation systems, uncompensated nonlinearity, or even nonmonotonicity, of the phase dependency may cause systematic errors of location estimation. In some specific systems this advert impact may be discernible even for distances longer than defined near field.
13
Framework interfejsu radiowego NB-IoT
61%
Błaszkiewicz O. , Magiera J. , Olejniczak A. , Rajchowski P. , Sadowski J. , Stefański J. , Cwalina K. K.
Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne
|
2024
|
tom nr 4
292--296
PL
W niniejszym artykule opisano rezultaty uzyskane w ramach zrealizowanego projektu definiowanego programowo frameworka wąskopasmowego interfejsu radiowego dla urządzeń Internetu Rzeczy. Przedstawiono elementy składowe konfigurowalnego interfejsu radiowego oraz jego charakterystykę eksploatacyjną.
EN
In the article the results obtained in the design of a software-defined framework for a narrowband radio interface for Internet of Things devices are described. The components of the configurable radio interface and its operational characteristics are presented.
14
Pomiarowa weryfikacja efektywności pracy asynchronicznej metody jednoczesnej estymacji położenia i orientacji obiektu
61%
Sadowski J. , Błaszkiewicz O. , Cwalina K. , Olejniczak A. , Rajchowski P. , Stefański J.
Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne
|
2024
|
tom nr 4
155--158
PL
W referacie opisano wyniki pomiarowej weryfikacji efektywności pracy asynchronicznej metody lokalizowania obiektu na płaszczyźnie za pomocą sygnałów lokalizacyjnych wysyłanych jednocześnie z dwóch nadajników umieszczonych na tym obiekcie w znanej odległości od siebie.
EN
The paper describes the results of a measurement verification of the effectiveness of an asynchronous method of locating an object on a plane using localization signals sent simultaneously from two transmitters placed on that object at a known distance from each other.
15
Content available AEGIS : Mobile Device for Generating Electromagnetic Curtain for Special Applications and Countering the Threats of RCIED
51%
Rajchowski P. , Cwalina K. K. , Magiera J. , Olejniczak A. , Kosz P. T. , Czapiewska A. , Burczyk R. , Kowalewski K. , Sadowski J. , Ambroziak S. J.
International Journal of Electronics and Telecommunications
|
2020
|
tom Vol. 66, No. 1
187--192
EN
In the article, the concept, design and realization of the technological demonstrator of a mobile device for generating an electromagnetic curtain (with a name AEGIS) were presented, both in the hardware and software areas. The device is designed to block the radio communication which allow detonating the Radio Controlled Improvised Explosive Devices (RCIEDs). The preliminary laboratory tests of the demonstrator for generating the jamming signal, that were presented in the paper, aimed at assessing the correctness of the device operation and verification of generated signal parameters. On the basis of the obtained results, the ability to jam the cellular systems as well as other radio devices operating in the frequency band from 400 MHz to 2700 MHz was assessed.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.